Notice bibliographique
Résumé
Individuals living in society are bound together by a social network, the complex of relationships that brings them into contact with other agents. In many social and economic situations, individuals learn by observing the behavior of others in their local environment. This process is called social learning. Learning in incomplete networks, where different agents have different information sets, is especially challenging: because of the lack of common knowledge individuals must draw inferences about the actions others have observed as well as about their private information. Whether individuals can rationally process the information available in a network is ultimately an empirical question. This paper reports an experimental investigation of learning in three-person networks and uses the theoretical framework Gale and Kariv (2003) to interpret the data generated by the experiments. The family of three-person networks includes several nontrivial architectures, each of which gives rise to its own distinctive learning patterns. We find that the theory can account for the behavior observed in the laboratory in variety of networks and informational settings. To account for errors in subjectsâ behavior, we adapt the model of Quantal Response Equilibrium of McKelvey and Palfrey (1995, 1998) and find that its restrictions are also confirmed. The âgoodness of fitâ is better for the QRE model than for the game-theory model. This provides important support for the use of QRE to interpret experimental data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».